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传统稀疏表示融合方法,以图像块进行字典训练和稀疏分解,由于没有考虑图像块之间的内在联系,易造成字典原子表征图像特征能力不足、稀疏系数不准确,导致图像融合效果不好。为此,本文提出可见光与红外图像组K-SVD(K-means singular value decomposition)融合方法,利用图像的非局部相似性,将相似图像块构造成图像结构组矩阵,通过组K-SVD进行字典训练和稀疏分解,可以有效提高字典原子的表征能力及稀疏系数的准确性。实验结果表明,该方法在主观和客观评价上都优于传统稀疏融合方法。 相似文献
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基于边缘图像和SURF特征的可见光与红外图像的匹配算法 总被引:3,自引:1,他引:2
利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响。结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法。首先采用改进的三次B样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用SURF算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配。实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性。 相似文献
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王志社 《太原重型机械学院学报》2009,(3):207-211
介绍了一种基于单片机控制的可预置工作电流值的半导体激光器驱动系统。该系统以89S51单片机为核心部件,通过闭环反馈控制系统对工作电流进行比较、调整,提高了系统精度。实际应用表明,驱动电源具有智能化程度高、抗干扰能力强、稳定度高、对激光器无损害等优点。 相似文献
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由于成像机理不同,红外图像以像素分布表征典型目标,而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节,现有的融合方法不能依据源图像特征自适应变化,造成融合结果不能同时保留红外目标特征与可见光纹理细节。为此,本文提出红外与可见光图像多特征自适应融合方法。首先,构建了多尺度密集连接网络,可以有效聚合所有不同尺度不同层级的中间特征,利于增强特征提取和特征重构能力。其次,设计了多特征自适应损失函数,采用VGG-16网络提取源图像的多尺度特征,以像素强度和梯度为测量准则,以特征保留度计算特征权重系数。多特征自适应损失函数监督网络训练,可以均衡提取源图像各自的特征信息,从而获得更优的融合效果。公开数据集的实验结果表明,该方法在主、客观评价方面均优于其他典型方法。 相似文献
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传统的可见光与红外稀疏表示融合方法,采用图像块构造解析字典或者学习字典,利用字典的原子表征图像的显著特征。这类方法存在两个问题,一是没有考虑图像块与块之间的联系,二是字典的适应能力不够并且复杂度高。针对这两个问题,本文提出可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法。该方法首先利用图像的非局部相似性,将图像块构建成图像相似结构组,然后对图像相似结构组进行字典训练,采用双稀疏分解模型,有效结合解析字典和学习字典的优势,降低了字典训练的复杂度,得到的结构字典更加灵活,适应性提高。该方法能够有效提高红外与可见光融合图像的视觉效果,经对比实验分析,在主观和客观评价上都优于传统的稀疏表示融合方法。 相似文献
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